阅读说明：本技术 用于感测外部对象的交通工具监控系统和方法 (vehicle monitoring system and method for sensing external objects ) 是由 A·斯托赫克 于 2017-03-31 设计创作，主要内容包括：用于交通工具(10)的监控系统(5)具有传感器(20、30),其用于感测交通工具周围对象(15)的存在用于避免碰撞、导航或其他目的。传感器(20)(称为“主传感器”)中的至少一个可以被配置成感测其视场(25)内的对象并提供指示被感测对象的数据。监控系统可以使用这种数据,以追踪被感测对象。验证传感器(30)(例如雷达传感器)可以被不时地使用以验证来自主传感器的数据,而不以来自验证传感器的数据追踪交通工具周围的对象。(A monitoring system (5) for a vehicle (10) has sensors (20, 30) for sensing the presence of objects (15) surrounding the vehicle for collision avoidance, navigation or other purposes. At least one of the sensors (20) (referred to as a "primary sensor") may be configured to sense an object within its field of view (25) and provide data indicative of the sensed object. The monitoring system may use this data to track the sensed object. Verification sensors (30), such as radar sensors, may be used from time to verify data from the master sensors without tracking objects around the vehicle with data from the verification sensors.)

用于感测外部对象的交通工具监控系统和方法

背景技术

很多车辆具有用于感测外部对象的传感器以用于各种目的。例如，交通工具(例如汽车、船只、或飞行器)的驾驶员或飞行员可能遇到各种各样的碰撞风险，例如碎片、其他交通工具、设备、建筑物、鸟、地形、和其他对象。与任意这样的对象碰撞可能导致对交通工具的重大损坏，并且在一些情况下使交通工具上的人员受伤。传感器能够被用于检测造成碰撞风险的对象并向驾驶员或飞行员警告所检测到的碰撞风险。如果交通工具是自行驾驶或自行飞行的，指示交通工具周围的对象的传感器数据可以由控制器使用，以避免与所检测的对象碰撞。在其他示例中，对象可以被感测和识别以用于帮助以其他方式对交通工具的导航和控制。

为了确保交通工具的安全和有效操作，期望用于检测外部对象的传感器精确且可靠。然而，在全部情形下确保这种传感器的可靠操作可能很难。以飞行器作为一个示例，可能存在大量对象在其附近区域内，并且这种对象可以被定位在飞行器沿任意方向。进一步地，这种对象可以相对于飞行器快速移动，并且对精确检测对象或其位置的任何失误可能是灾难。在这种条件下能够可靠地检测对象的传感器可能昂贵或者受到繁冗的监管限制。

一般期望对在交通工具附近区域内可靠检测对象的改进技术。

具体实施方式

本公开大体涉及用于感测外部对象的交通工具监控系统和方法。在一些实施例中，交通工具包括交通工具监控系统，交通工具监控系统具有用于感测交通工具周围对象的存在，用以避免碰撞、导航、或其他目的的传感器。传感器中的至少一个被配置成感测传感器的视场内的对象并提供指示被感测对象的传感器数据。交通工具可以之后基于传感器数据被控制。作为一个示例，交通工具的速度或方向可以被控制，以避免与被感测对象的碰撞、将交通工具相对于被感测对象导航至期望位置、或者为其他目的控制交通工具。

为帮助确保交通工具的安全和有效操作，一般期望交通工具监控系统可靠且准确地检测和追踪交通工具周围的对象，尤其是可能足够靠近交通工具而构成重大碰撞威胁的对象。在一些实施例中，交通工具周围的空间由不同类型的传感器监控，以提供传感器冗余，由此减小在被监控空间内错过一个对象的可能性。作为一个示例，交通工具周围的对象可以利用例如LIDAR传感器或光学相机的第一类型的传感器(此后称为“主传感器”)被检测和追踪，并且例如雷达传感器的第二类型的传感器(此后称为“验证传感器”)可以被用于验证来自主传感器的传感器数据的准确性。也就是说，可以将来自验证传感器的数据与来自主传感器的数据进行比较，以确认主传感器准确地检测了给定视场内的全部对象。如果主传感器的传感器数据和验证传感器的数据之间存在差异(例如，如果主传感器未能检测到验证传感器检测的对象，或者如果主传感器检测的对象的位置不能匹配验证传感器检测的同一对象的位置)，那么响应于该差异能够采取至少一个行动。作为一个示例，交通工具能够被控制以使其转向离开与该差异所对应的区域，或者来自主传感器的传感器数据的置信度可以在用于控制交通工具的控制算法中被改变(例如降低)。

在一些实施例中，雷达传感器被用于作为验证传感器，用以验证主传感器的数据。如果期望，这种雷达传感器能够类似于主传感器被用于检测和追踪对象。然而，飞行器中追踪对象的雷达传感器的使用可能受监管，由此增加了在这种应用中与使用雷达传感器相关联的成本或负担。在一些实施例中，雷达传感器被用于不时地验证来自主传感器的传感器数据，而实际上不会利用雷达传感器随时间追踪被检测对象。也就是说，主传感器被用于追踪交通工具周围的对象，并且雷达传感器不时地被用于提供指示当前在飞行器周围的对象的数据样本。然后将这一样本与来自主传感器的数据进行比较，以确认主传感器准确感测了主传感器的视场内每个对象的存在和位置。由此，雷达传感器可以被用于不时地验证来自主传感器的传感器数据，而不利用雷达传感器追踪交通工具周围的对象，由此可能避免与使用雷达传感器相关联的至少一些监管限制。外，以这种方式(不时地验证来自主传感器的传感器数据，而不使用来自雷达传感器的数据用以追踪)使用雷达传感器帮助减少了交通工具监控系统需要处理或存储的数据量。

图1描绘了根据本公开的一些实施例的具有交通工具监控系统5的交通工具10的俯视立体图，交通工具监控系统5用于感测交通工具10周围的对象。系统5具有多个传感器20、30，以检测在交通工具10附近一定范围内的对象15，例如靠近交通工具10的路径的对象15。例如在随着对象15的行进，该对象15具有将使其靠近交通工具10的路径或者在其路径之内的位置或速度时，系统5可以确定对象15对交通工具10构成威胁。在这种情况下，交通工具10可以向飞行员或驾驶员提供警告，或者自主地采取闪避行动以避开对象15。在其他示例中，系统5可以将关于对象15的检测用作其他目的。作为一个示例，系统5可以使用被检测对象15作为参考点，用以对交通工具10进行导航或者当交通工具10为飞行器时在起飞或着陆期间控制飞行器。

在一些实施例中，交通工具10可以是如图1中所描绘的飞行器，但其他类型的交通工具10在其他实施例中是可能的。交通工具10可以是有人操纵或无人操纵的，并且可以被配置成在来自各种源的控制下操作。例如，交通工具10可以是由人类飞行员(其可以被定位在交通工具10上)控制的飞行器(例如飞机或直升机)。在其他实施例中，交通工具10可以被配置成在远程控制下操作，例如由无线(例如无线电)通信与远程飞行员或驾驶员通信。在一些实施例中，交通工具10可以是自行飞行或自行驱动的(例如无人机)。在图1中所示的实施例中，交通工具10是自行飞行的垂直起飞和着陆(VTOL)飞行器，例如描述于2017年2月16日提交的名称为“用于乘客或货物运输的自行飞行飞行器(Self-Piloted Aircraft forPassenger or Cargo Transportation)”的PCT申请号PCT/US17/18182中的飞行器，该PCT申请通过引用并入本文中。各种其他类型的运输工具可以被用于其他实施例中，例如汽车或船只。

图1的对象15被描绘为具有特定尺寸和形状的单个对象，但应当理解，对象15可以具有各种特性。此外，尽管图1描绘了单个对象15，交通工具10周围的空域可以包括任意数量的对象15。对象15可以是静止的，例如当对象15是建筑物时，但在一些实施例中，对象15能够移动。例如，对象15可以是沿路径移动的另一交通工具，其可能构成与交通工具10碰撞的风险。对象15可以是其他实施例中对交通工具10的安全操作构成风险的其他障碍物，或者对象15可以被用于在交通工具10的操作期间导航或其他目的。

在一些实施例中，对象15可以是数十、数百、或甚至上千的其他飞行器中的一个，交通工具10可能在其行进时不同时间遇到。例如，当交通工具10为自行飞行VTOL飞行器时，其他类似自行飞行VTOL飞行器在附近操作可能是常见的。在一些区域(例如城市或工业场地)，较小的无人操纵飞行器的使用可能是普遍的。就这一点而言，交通工具监控系统5需要监控飞行器周围附近一定范围内的大量对象15中的每一个的位置和速度，确定是否有任何对象呈现碰撞威胁，并且如果这样就采取行动。

图1还描绘了传感器20(此后称为“主传感器”)，其具有视场25，传感器20可以在该视场中检测对象15的存在，并且系统5可以使用来自传感器20的数据以追踪对象15用以各种目的，例如避免碰撞、导航、或其他目的。图1还描绘了传感器30(此后称为“验证传感器”)，其具有视场35，传感器30可以在该视场中感测对象15。视场25和视场35被图1描绘为大体上重叠，但视场35从交通工具10延伸更大范围。在一些实施例中，验证传感器30的视场35可以比主传感器20的视场25更大(例如完全包围交通工具10延伸，如在以下将更具体描述的)。就这一点而言，验证传感器30感测的数据可以由交通工具监控系统5使用，以证实传感器20感测的数据(例如确认一个或多个对象15的检测)。应注意，除非本文中另外明确说明，本文使用的术语“视场”不暗示着传感器是光学的，而是一般地表示传感器能够在该区域上感测对象，而不论所采用的传感器类型。

传感器20可以是各种类型的传感器或者各种类型传感器的组合，用以监控交通工具10周围的空间。在一些实施例中，传感器20可以在视场25内感测对象15的存在，并且提供指示对象15的位置的传感器数据。这种传感器数据可以之后被处理用于各种目的，例如对交通工具10进行导航或者确定对象15是否对交通工具10造成碰撞威胁，如在以下将更具体描述的。

在一些实施例中，传感器20可以包括至少一个相机用以捕获场景图像并提供限定所捕获场景的数据。这种数据可以限定多个像素，其中每个像素代表所捕获场景的一部分并且包括色值和指示该像素在图像内位置的一组坐标。该数据可以由系统5分析以识别对象15。在一些实施例中，系统5具有多个主传感器20(例如相机)，其中每个主传感器20被配置成相对于其他传感器20用于感测在视场25内不同距离(例如200m、600m、800m、1km等)处的对象(例如对焦在对象上)(例如每个相机具有不同焦距的镜头)。在其他实施例中，单个传感器20可以具有被配置成感测该不同距离的一个或多个镜头。在一些实施例中，其他类型的传感器是可能的。作为一个示例，传感器20可以包括任意光学或非光学传感器用以检测对象的存在，例如电子光学或红外(EO/IR)传感器、光检测和测距(LIDAR)传感器、或其他类型的传感器。

如上所述，传感器20可以具有视场25，其限定了传感器20可以在其中感测对象15的空间。视场25可以覆盖各种区域(包括二维和三维空间)，并且可以具有各种形状或轮廓。在一些实施例中，视场25可以是具有取决于传感器20的特性的尺寸的三维空间。例如，在传感器20包括一个或多个光学相机的情况下，视场25可以与相机的属性(例如镜头焦距等)相关。然而，应注意，在图1的实施例中，视场25可能不具有允许传感器20监控围绕交通工具10的全部空间的形状或轮廓。就这一点而言，额外的传感器可以被用于扩展系统5能够在其中检测对象的区域，从而使得将使交通工具10进行安全的自行飞行操作的感测范围可以实现。

应注意，来自传感器20的数据可以被用于执行在视场25内的对象的主追踪操作，而与任何额外传感器(例如验证传感器30)是否可以感测视场25的全部或一部分无关。就这一点而言，交通工具监控系统5可以主要依赖于来自传感器20的传感器数据以识别和追踪对象15。如本文中所述，系统5可以各种方式(例如验证、冗余、或感测增强目的)使用来自其他传感器的数据。

图1显示了具有视场35的验证传感器30，视场35大体与传感器20的视场25范围一致。在一些实施例中，验证传感器30包括雷达传感器用以提供与传感器20提供的数据不同的数据，但其允许验证传感器20提供的数据。换言之，验证传感器30可以被配置成使得其视场35允许交通工具监控系统5执行传感器20的视场25内的对象15的证实(例如冗余感测)。为了展示目的，除非另外指示，此后应假定每个主传感器20被实施为在其对应视场内捕获场景图像的相机，而验证传感器30被实施为具有视场35的雷达传感器，视场35覆盖主传感器20的视场25，但应强调，其他类型的传感器20、30可以根据期望来使用以实现本文描述的功能。

当验证传感器30被实施为雷达传感器时，传感器30可以具有用于将脉冲发射到传感器30监控的空间中的发射器以及用于接收从被监控空间内的对象15反射的回波的接收器。基于来自对象的回波，验证传感器30能够估量对象的尺寸、形状和位置。在一些实施例中，验证传感器可以被安装在交通工具10上的固定位置处，并且如果期望，多个验证传感器30能够被用于监控围绕交通工具10的不同视场。当交通工具10为飞行器时，传感器20、30可以被配置成在包围飞行器的全部方向(包括飞行器上方和下方以及包围飞行器的全部侧面)上监控。由此，从任意角度接近的对象能够由主传感器20和验证传感器30检测到。作为一个示例，可以存在以各种方向定向的多个传感器20、30，从而使得全部主传感器20的复合视场以及全部验证传感器30的复合视场完全包围交通工具10。

在一些实施例中，主传感器20或验证传感器30可以是可移动的，从而使得传感器20、30能够在传感器20、30移动时在不同时间监控不同视场。作为一个示例，验证传感器30可以被配置成能够旋转，从而使得能够获得360度的视场。在传感器30旋转时，其从不同扇区进行测量。进一步地，在对围绕交通工具10的空间执行360度的扫描(或其他角度的扫描)之后，验证传感器30可以改变其高度并执行另一扫描。通过重复这一过程，验证传感器30可以在不同高度处执行多个扫描，以在全部方向上监控包围交通工具10的空间。在一些实施例中，多个验证传感器30可以被用于在不同方向上执行扫描。作为一个示例，交通工具30的顶部表面上的验证传感器30可以执行对交通工具10上方的半球区的扫描，并且交通工具30的底部表面上的验证传感器30可以执行对交通工具30下方的半球区的扫描。在这种示例中，来自两个验证传感器30的验证数据可以被用于监控包围交通工具10的完整球区内的空间，从而使得对象能够被感测而无论其相对于交通工具10的角度。

在交通工具10的操作期间，来自主传感器20的传感器数据被分析，以检测传感器的视场25内一个或多个对象15的存在。作为一个示例，对于每个被检测对象，传感器数据可以限定指示对象相对于交通工具10或者一些其他参考点的位置的一组坐标。传感器数据还可以指示关于被检测对象的其他属性，例如对象的尺寸和/或形状。随着时间过去，传感器数据被用于追踪对象的位置。作为一个示例，对于传感器数据的每个样本，对象的位置和/或其他属性可以被存储，并且显示对象的位置随时间改变的这一数据的多个存储样本可以被用于确定对象的速度。基于对象的速度和位置，交通工具10可以根据期望的控制算法被控制。作为一个示例，交通工具10的速度或方向可以被控制(自动地或人工地)，以避免与被检测对象的碰撞或基于被检测对象的位置将交通工具10导航至期望位置。例如，被检测对象可以被用作参考点，以将交通工具10引导至期望终点或其他位置。

如上所述，来自至少一个验证传感器30的验证数据可以被不时地使用，以通过比较由传感器20、30同时捕获的样本验证来自至少一个主传感器20的传感器数据的准确性，如在以下将更具体描述的。就这一点而言，当传感器数据的验证要发生时，验证传感器30可以捕获验证数据的样本，其中，验证数据的至少一部分对应于主传感器20的视场35。也就是说，验证传感器25的视场35与主传感器20的视场25重叠以提供传感器冗余，从而使得验证数据的样本指示验证传感器30是否感测到位于主传感器20的视场25内的任何对象15。

由此，当对象15在主传感器20的视场25内时，其应当由主传感器20和验证传感器30两者都感测到。监控系统5被配置成识别来自主传感器20的传感器数据样本和来自验证传感器30的验证数据样本中的对象15，以确认传感器20、30都检测到对象15。此外，监控系统5还确定由来自主传感器20的传感器数据样本指示的对象15的位置是否匹配(在预定义容差内)由来自验证传感器30的验证数据样本指示的对象15的位置。如果由验证传感器30在主传感器20的视场25内检测的每个对象也被主传感器20检测到，并且如果每个对象的位置在两个样本中相同(在预定义容差内)，那么监控系统5证实来自主传感器20的传感器数据的准确性，从而，如所期望地，使得可以依赖主传感器20以作出控制决定。然而，如果由验证传感器30在主传感器20的视场25内检测的对象没有被主传感器20检测到，或者如果来自主传感器20的传感器数据样本中被检测对象15的位置与来自验证传感器30的验证数据样本中同一对象15的位置不同，那么监控系统5不会证实来自主传感器20的传感器数据的准确性。在这种情况下，监控系统5可以提供警告，其指示已经检测到主传感器20和验证传感器30之间的差异。可以响应于这种警告而采取各种行动。

作为一个示例，警告通知(例如消息)可以被显示或以其他方式提供给用户(例如交通工具10的飞行员或驾驶员)。在自行飞行或自行驱动交通工具的情况下，交通工具10的速度或方向可以响应于警告通知而被自动控制。例如，交通工具10可以被转向而远离感测到差异所对应的区域，以避免与主传感器20未能准确检测的对象碰撞。在一些实施例中，来自主传感器20的传感器数据可以与置信度值相关联，该置信度值指示该系统对传感器数据的置信度。响应于在来自主传感器20的传感器数据和来自验证传感器30的验证数据之间检测到差异，这种置信度值可以被降低或者以其他方式调节以指示传感器数据中存在更低的置信度。如所期望地，用于控制交通工具10的控制算法在作出控制决定时可以使用该置信度值。响应于在传感器数据和验证数据之间检测到差异时提供的警告，可以采取各种其他行动。

当比较验证数据样本和所述样本数据时，可能在主传感器20的视场25内存在几个对象15，并且监控系统5可以被配置成在两组数据中识别同一对象，从而使得其在两组数据中的位置能够被比较，如上所述。作为一个示例，监控系统5可以被配置成分析传感器数据样本，以估量由主传感器20感测的每个对象的尺寸和/或形状，并且监控系统5还可以被配置成分析验证数据样本，以估量由验证传感器30感测的每个对象的尺寸和/或形状。当传感器数据中的对象尺寸和/或形状匹配(在预定义容差内)验证数据中的其尺寸和/或形状时，则同一对象在两个样本中被识别。一旦已经识别同一对象，由传感器数据指示的其位置可以与由验证数据指示的其位置进行比较，以验证传感器数据的准确性，如上所述。

如上简要讨论的，应注意，主传感器20和验证传感器30的视场可以是三维的，以帮助监控包围交通工具10的三维空域。的确，可能使视场完全包围交通工具10，从而使得对象15能够被感测而不论其在交通工具10的哪个方向。这种覆盖范围可以对于这样的飞行器是尤其有益的，对于这种飞行器，对象可能从任意方向向其靠近。

就这一点而言，图2所示的传感器20的视场25是三维的。额外的传感器(未显示在图2中)可以在交通工具10上的其他位置处，从而使得全部传感器20的视场25在全部方向上完全环绕交通工具10，如图3中所示。应注意，当聚合在一起时，这种视场可以形成完全包围交通工具10的空域的球状区，从而使得接近交通工具10一定范围内的对象，不论其在交通工具10的哪个方向，都应当在至少一个主传感器20的视场内且因此被至少一个主传感器20感测到。在一些实施例中，具有视场25(类似于图3中显示的视场)的单个主传感器20可以被使用，由此消除使多个主传感器观测完全包围交通工具20的空域的需要。

类似地，验证传感器30的视场35也可以是三维的。作为一个示例，在多个高度处执行扫描的雷达传感器可以具有视场35，视场35在全部方向上完全环绕交通工具10，如图3中所示。应注意，这种视场可以形成完全包围交通工具10的空域球状区，从而使得接近交通工具10一定范围内的对象15，不论其在交通工具10的哪个方向，都应被验证传感器30感测到。尤其，在这种实施例中，验证传感器30的视场35可能与多个主传感器20的多个视场25重叠，从而使得同一验证传感器30可以被使用以验证来自多个主传感器20的传感器数据。如果期望，多个验证传感器30可以被使用，以形成类似于图3中所示的视场的聚合视场。

还应注意，监控系统5没有必要使用来自验证传感器30的验证数据来追踪由验证传感器30感测的对象15。作为一个示例，在传感器数据的各次验证之间，验证传感器30没有必要感测对象。如果验证传感器30在各验证之间提供任何样本，监控系统5可能丢弃这种样本而不分析它们或不使用它们去追踪或确定对象15的位置。进一步地，在使用来自验证传感器30的验证数据样本以证实来自主传感器20的传感器数据样本之后，监控系统5可以丢弃所述验证数据样本。由此，不时地(例如定期地)，验证数据被使用以验证来自一个或多个主传感器20的传感器数据的准确性，而不是验证数据来追踪对象15。也就是说，监控系统5可以使用来自主传感器20的传感器数据,以追踪围绕交通工具10的空域中的对象15，并且以验证传感器数据作为唯一目的来使用验证数据，而不使用验证数据独立地追踪对象。通过不利用来自验证传感器30的验证数据追踪对象，就可以不受与验证传感器30的使用有关的至少一些监管限制的影响。此外，监控系统5要处理和存储的验证数据的量可以减少。

图4描绘了根据本公开的一些实施例的交通工具监控系统205的示例性实施例。在一些实施例中，交通工具监控系统205被配置成用于监控和控制自行飞行VTOL飞行器的操作，但系统205在其他实施例中可以被配置成用于其他类型的交通工具。图4的交通工具监控系统205可以包括数据处理元件210、一个或多个主传感器20、一个或多个验证传感器30、交通工具控制器220、交通工具控制系统225、以及驱动系统230。尽管特定功能可以归于交通工具监控系统205的各种组件，应理解，这种功能在一些实施例中可以由系统205的一个或多个组件执行。此外，在一些实施例中，系统205的组件可以存在于交通工具10上或者其他位置，并且可以经由各种技术与系统205的其他组件通信，所述各种技术包括有线的(例如导电的)或无线的通信(例如使用无线网络或短程无线协议，例如Bluetooth)。进一步地，系统205可以包括图4中未描绘的各种组件，用以实现本文描述的功能并执行碰撞威胁感测操作和交通工具控制。

在一些实施例中，如图4中所示，数据处理元件210可以与每个传感器20、30耦接、可以处理来自主传感器20和验证传感器30的传感器数据、并且可以向交通工具控制器220提供信号用于控制交通工具10。数据处理元件210可以是能够接收和处理来自传感器20和验证传感器30的传感器数据的各种类型的设备，并且其可以硬件或者硬件与软件的组合来实施。数据处理元件210的示例性配置将在以下参考图5更具体描述。

交通工具控制器220可以包括用于控制交通工具10的操作的各种组件，并且可以硬件或者硬件与软件的组合来实施。作为一个示例，交通工具控制器220可以包括一个或多个处理器(未具体显示)，所述一个或多个处理器被编程有各个指令，用于针对交通工具控制器220执行本文描述的功能。在一些实施例中，交通工具控制器220可以通信地耦接至系统205的其他组件，包括数据处理元件210(例如，如上所述)、交通工具控制系统225、和驱动系统230。

交通工具控制系统225可以包括用于在交通工具10行进时控制交通工具10的各种组件。作为一个示例，针对自行飞行VTOL飞行器，交通工具控制系统225可以包括飞行控制界面，例如一个或多个方向舵、副翼、升降舵、襟翼、扰流板、制动器、或典型地用于控制飞行器的其他类型的空气动力学设备。进一步地，驱动系统230可以包括各种组件(例如发动机和推进器)，用以向交通工具10提供驱动或推力。如此后将更具体描述的，当数据处理元件210识别出碰撞威胁时，交通工具控制器220可以被配置成响应于该威胁采取行动(例如向用户(例如飞行员或驾驶员)提供警告)、或者其自身控制交通工具控制系统225和驱动系统230以改变交通工具10的路径以试图避免所感测的威胁。

图5描绘了根据本公开的一些实施例的示例性数据处理元件210。数据处理元件210可以包括一个或多个处理器310、存储器320、数据接口330、以及本地接口340。处理器310(例如中央处理单元(CPU)或者数字信号处理器(DSP))可以被配置成运行存储在存储器中的指令以执行各种功能，例如处理来自主传感器20和验证传感器30中的每一个的传感器数据(图4)。处理器310可以经由本地接口340与数据处理元件305内的其他元件通信并将其驱动，本地接口340包括至少一个总线。进一步地，数据接口330(例如端口或插脚)可以使数据处理单元210的组件与系统5的其他组件(例如传感器20和验证传感器30以及交通工具控制器220)通信。

如图5中所示，数据处理元件210可以包括传感器处理逻辑单元350，其可以硬件、软件或其任意组合来实施。在图5中，传感器处理逻辑单元350以软件实施并且存储在存储器320中。然而，传感器处理逻辑单元350的其他配置在其他实施例中是可能的。

应注意，当以软件实施时，传感器处理逻辑单元350能够被存储在任意计算机可读介质上并在其上传送，以由能够取得并运行指令的指令运行装置使用或者与之相关联地一起使用。在本文件的背景下，“计算机可读介质”可以是能够包含或存储代码以由指令运行装置使用或与相关联地一起使用的任何装置。

传感器处理逻辑单元350被配置成根据本文描述的技术通过处理传感器数据343和来自验证传感器30的验证数据345验证来自传感器20的传感器数据343的准确性。作为一个示例，传感器处理逻辑单元350可以被配置成识别由传感器20、30感测的对象15，并基于对象相对于交通工具10的位置和速度、交通工具的速度或预期行进路径评估每个被感测对象15是否对交通工具10构成碰撞威胁。一旦传感器处理逻辑单元350确定一个对象15是碰撞威胁，传感器处理逻辑单元350可以向交通工具控制器220通知该威胁，并且交通工具控制器220可以响应于该威胁采取额外的行动。作为一个示例，交通工具控制器220可以控制交通工具10以避免威胁，例如通过基于传感器处理逻辑单元350作出的对象15是碰撞威胁的评估调整交通工具10的路线。针对逻辑350识别为碰撞威胁的每个对象15，控制器220可以对交通工具10的路线执行类似调整，从而使得交通工具10完成安全的自行飞行操作。作为一个进一步示例，交通工具控制器220可以向用户提供警告或者自动控制交通工具的行进路径，以避开被感测对象15。示例性警告可以包括消息，例如发送到交通工具的操作者的人类可读文本消息。其他示例性警告可以包括听觉警告(例如鸣笛)、视觉警告(例如光)、物理警告(例如触觉反馈)或其他方式。

在其他示例中，传感器处理逻辑单元350作出的评估可以用于其他目的。作为一个示例，被检测对象可以用于导航目的，以在传感器数据343被证实为准确的情况下确定或确认交通工具的位置。就这一点而言，被检测对象可以被用作参考点，用以确认交通工具相对于参考点的位置、并之后控制交通工具10以相对于参考点将其引导至期望位置。关于被感测对象15的信息可以在其他示例中被用于其他目的。

以下将参考图6更具体描述系统5的示例性使用和操作，该操作使用来自验证传感器30的验证数据验证来自传感器20的数据。为说明的目的，将假定对象15在主传感器20的视场25以及验证传感器30的视场35内。

首先，如图6的方框402所示，在对象15在视场25和35内时，基本上同时地从主传感器20和验证传感器30中的每一个取得样本。如图6的方框404所示，这种样本被提供给传感器处理逻辑单元350，其检测来自主传感器20的样本中的对象15。如图6的方框408所示，传感器处理逻辑单元350之后从主传感器20提供的样本确定对象15的位置。

如方框410所示，传感器处理逻辑单元350检测来自验证传感器30的样本中的同一对象15。如图6的方框412所示，传感器处理逻辑单元350之后确定由验证传感器30提供的样本指示的对象15的位置。在确定这种位置之后，如方框414所示，传感器处理逻辑单元350将来自验证传感器30的样本指示的对象15的位置与来自主传感器20的样本指示的对象15的位置进行比较，并且如图4的方框416所示，传感器处理逻辑单元350基于这种比较验证来自传感器30的传感器数据中对象15的位置并确定是否采取行动。就这一点而言，基于被比较位置的差值，传感器处理逻辑单元350可以验证来自传感器30的传感器数据343准确地指示对象15的坐标。在这种情况下，传感器处理逻辑单元350可以可靠地使用传感器数据343用以追踪对象。如果传感器处理逻辑单元350确定传感器数据343没有准确地反映对象15的位置，传感器处理逻辑单元350采取行动以减轻差异。作为一个示例，传感器处理逻辑单元350可以将该差异报告给交通工具控制器220，然后交通工具控制器220基于该通知作出一个或多个控制决定，例如改变交通工具10的方向或速度。如图6所示，处理在步骤402收集的样本可以在方框416之后结束。此后，可以从传感器20和验证传感器30中的每一个收集新样本，并且处理可以返回到步骤402以重复验证。

各种实施例在以上描述为使用相机来实施传感器20，并使用雷达传感器来实施验证传感器30。然而，应强调，根据本文描述的相同或类似技术，可以使用其他类型的主传感器20和验证传感器30，以执行对象的追踪并执行对象位置的验证。

前述仅仅示出了本公开的原理，并且本领域技术人员可以在不背离本公开的范围的情况下作出各种修改。上述实施例为示出而非限制目的呈现。本公开还能够采取除了本文明确描述的形式之外的很多形式。因此，应强调，本公开不限于明确公开的方法、系统和装置，而是意在于包括在以下权利要求精神范围内的其变型和修改。

作为一个进一步示例，装置或处理参数(例如尺寸、配置、组件、处理步骤顺序等)的变型可以采用以进一步优化提供的结构、设备和方法，如本文中显示和描述的。无论如何，本文描述的结构和设备以及相关联的方法具有很多应用。因此，所公开的主题不应限于本文描述的任何单个实施例，反而应当根据所附权利要求来解释其宽度和范围。